医疗设备检定管理系统的设计与实现

目的针对传统医疗设备检定管理中效率低、共享难等问题,开发一套医疗设备检定管理系统。方法使用Adobe Dreamweaver CS6作为开发工具,phpStudy集成环境下Apache、MySQL作为服务器和数据库平台。从检定管理的全过程实际需求出发,系统实现权限分级、动态台账管理、现场检定过程管理和信息化查询与共享等功能模块。结果系统的应用测试结果表明,剩余待检设备统计耗时由(21.40±1.66)s缩短至(4.30±0.46)s,台账建立耗时由(61.40±6.87)s缩短至(15.80±0.72)s,且差异均有统计学意义(P<0.05);证书查询方面较系统应用前效率提高了16.21%,但差异无统计学意义(P=0.080)。结论该系统的应用显著推动了医疗设备检定管理的信息化与科学化,减少了人工操作,用户使用更加便捷,为医院的设备质量管理提供了有力的技术支持。

基于智能手机的免疫分析检测系统研究与应用进展

智能手机的出现给人们的生活方式带来广泛变化的同时,也为科学技术的拓展和应用提供了新的研究平台。技术人员将免疫分析方法与智能手机传感技术结合,开发了多种基于智能手机的生物样本分析检测传感系统,促进了免疫分析方法在POCT领域的应用。该研究基于所用传感器和检测对象的差别从基于摄像头的光谱仪、基于摄像头的酶标仪、基于摄像头的试纸条阅读仪以及基于环境光传感器的分光光度计4个方面概述了智能手机在免疫分析领域的研究与应用情况,简要讨论了目前智能手机应用于免疫分析的一些局限性,并对智能手机传感系统的未来适用性进行了展望。

SBPD算法在行程开关故障预测中的研究

针对行程开关弹簧片的弹力寿命有限的故障,提出了基于状态驻留信息(SBPD)模型的故障预测方法。首先,应用均值与聚类评估指标对行程开关劣化状态进行评估和优化。其次,在对行程开关劣化状态识别的基础上,提出了基于状态驻留信息模型的剩余使用寿命计算方法。最后,在对行程开关进行加速疲劳实验的基础上,应用实验数据将SBPD模型与马尔可夫链蒙特卡罗仿真(MCMC)方法进行验证比较。结果表明,在行程开关弹簧片的弹力寿命有限的故障预测中,SBPD模型优于MCMC仿真方法,可有效预测行程开关剩余使用寿命。

地铁车辆电动塞拉门的剩余寿命预测

针对地铁车辆客室电动塞拉门传动装置润滑不良的问题,提出了基于自组织映射(SOM)神经网络、隐马尔可夫链(HMC)模型和蒙特卡罗(MC)仿真的剩余使用寿命预测方法。该方法首先对采集到的电机电流信号进行特征提取;然后利用SOM对提取出的多维特征数据进行融合与编码,将所得结果作为HMC的输入向量,训练得到全部寿命下劣化状态转移矩阵;最后利用MC方法实现对其劣化过程的剩余使用寿命预测。故障模拟实验结果表明,该方法可以在考虑润滑不良故障模式下,有效预测得到电动塞拉门丝杆的剩余使用寿命。

基于MA-DRNet的糖尿病视网膜病变等级识别方法

糖尿病视网膜病变是糖尿病并发症最常见的疾病之一。由于视网膜病变病灶具有特征复杂、特征差异小的特点,导致传统深度学习网络对视网膜病变等级识别存在错误率高、鲁棒性差等问题。针对上述问题,提出了一种MA-DRNet模型进行优化:①提出了一种多级特征残差块,提取不同分辨率多尺度特征、扩大模型感受野,加强模型对于小尺度病灶的学习能力以及模型对尺度的鲁棒性;②改进一种全局通道联合注意力机制,实现像素长距离依赖关系捕获和通道注意力,提升模型对复杂病灶表征效果;③设计集成难例挖掘训练方法,巩固对于困难样本的学习,融入集成的思想提升模型对易错样本的关注度。在Kaggle和Messidor两个公开视网膜数据集进行模型训练和测试,本文模型特异性为99.02%,敏感性为98.26%,准确率为98.87%,各指标均优于目前同类算法。大量的实验表明,MA-DRNet有效的解决了视网膜病变识别存在的问题,实现了视网膜病变等级的高精度辅助诊断。

基于马尔可夫过程的地铁车辆轮对磨耗建模及其镟修策略优化

基于广州地铁车辆轮对的磨耗数据,在分析轮对磨耗特点的基础上,对轮缘厚度和踏面直径的磨耗状态进行划分。然后根据马尔可夫理论,分别建立轮缘厚度和踏面直径磨耗的数学模型,得到轮缘厚度和踏面直径的一步转移概率矩阵。最后采用轮对镟修控制限策略,利用蒙特卡罗仿真法,以轮对期望使用寿命和期望镟修次数为指标,实现轮对镟修策略的优化,并给出了轮对镟修策略的四种优选方案。

基于LabVIEW的医疗设备备用电源在线监控系统设计

针对医疗设备备用电源使用风险高、分布散和维护管理难等特点,设计了基于LabVIEW的电池组状态实时监控系统,代替传统的人工检测。下位机以MSP430AFE253单片机为核心,通过设计分压检测、内阻采集与温度测量三块构成电池关键参数的数据采集电路。通过串口服务器模块建立远程数据通信转换链路,将数据传输至上位机。上位机采用LabVIEW搭建监控平台,实现控制指令发送、数据解析和显示存储等功能。最后,通过对临床使用的一套蓄电池组进行实验验证了该系统的可行性。

MEMS传感器在医疗器械中的应用

介绍了MEMS传感器在生命体征监测器械、心血管疾病治疗器械及其他医疗器械中的应用,阐述了MEMS技术在医疗器械领域中应用的发展趋势。

基于特征适应度分析的剩余寿命预测方法及应用

针对地铁车辆客室电动塞拉门传动装置润滑不良的问题,提出了一种基于特征适应度分析的剩余寿命预测方法。该方法首先采集电机工作电流提取各时域特征,分析各劣化特征间的关联性,得到特征关联矩阵及相对关联权重,然后利用劣化评价指标分析各特征自身劣化过程的固有特性,通过构建特征混合适应度函数筛选最优劣化特征子集。最后,根据润滑不良故障的退化特性建立劣化模型,利用最优特征的历史数据初始化模型参数,结合粒子滤波算法递推更新模型参数实现后续剩余使用寿命在线预测。实验结果表明,在电动塞拉门丝杆润滑不良故障的剩余寿命预测中,该方法选取的最优特征较其他特征具有更好的预测精度及鲁棒性。

医疗领域设备维护策略的现状及合理选择

为解决医疗领域设备维护方法选择单一的问题,本研究首先分析了国内外有关医疗设备维护方法的研究成果,并阐述了预防性维护策略的现状与不足;然后借鉴了其他领域的维护策略,给出了在医疗领域开展预测性维护的流程框架并举例,同时分析了该方法所面临的关键点与挑战;最后从经济、技术合理角度出发,考虑医疗设备的使用年限、故障后对临床工作的影响程度、使用频率3种因素,将医疗设备分为3类,阐述了各类设备相应维护策略的选择。

一种新型模拟手术室教学系统的构建

构建一套新型模拟手术室教学系统,系统基于现代通信技术和IP网络技术,分为模拟手术室、控制室和示教室3个部分。通过控制室将模拟手术室的视频信号与语音信号实时转播至示教室并实时录像,创造一种高仿真的教学环境。学生通过该系统进行角色体验和临床操作模拟,由此增强学习积极性,提高教学质量。该模拟手术室教学系统为临床教学提供了一种新的发展方向。

iBeacon技术在医疗设备定位管理中的应用

首先,分析当前医疗设备领域管理模式存在的主要弊端;其次,提出应用无线感知技术解决医疗设备的实时监管问题,并介绍了当前主流的室内无线定位技术及其优缺点;最后,根据医院建筑特性以及iBeacon技术在无线定位方面的优势,阐述该技术在应用中的工作模式和相关参数的配置,提出基于iBeacon技术在医疗设备远程定位监管的系统架构,并介绍系统各模块的具体作用和功能。

生物电阻抗技术在皮肤创伤研究中的应用进展

生物电阻抗技术是一种成熟的生物电信号采集技术,基于其非侵入式、安全、简便等特点已在心电、脑电、肌电采集以及人体成分分析等医疗领域得到广泛的应用。本文介绍了生物电阻抗技术在皮肤状态检测方面的原理,并描述了该技术应用于皮肤创伤检测的研究与应用现状,探讨了目前技术发展中存在的一些问题及原因,并对其未来的改进方向进行了展望。

基于物联网的医疗机构UPS智能监控及安全管理策略

目的提高医疗机构不间断电源系统(Uninterruptible Power System,UPS)的管理效率,缩短故障响应时间,保障医疗设备供电安全。方法设计开发基于物联网的医疗机构UPS智能监控系统,采集每一节蓄电池的温度、电压和内阻等参数,将多院区的UPS统一纳入线上集中管理。结果实现了UPS的统一集中管理、蓄电池状态实时监测、异常报警和历史数据查询等功能,UPS巡检合格率由69%提高到100%。结论通过基于物联网的医疗机构UPS智能监控系统实施应用,有效提高了UPS管理效率。

超级电容混合动力轿车加速策略与试验

针对超级电容混合动力轿车发动机取消快油膜后整车加速性能下降的问题,以上海华普汽车有限公司开发的海峰1.5 L电容式并联混合动力轿车为例,制定了加速控制策略;对发动机的输出扭矩进行实时估计,采用ISG电机补偿发动机输出扭矩与需求扭矩的差值,以提高动力性,降低有害气体排放并减少燃油消耗。

设备维修策略在医疗领域的现状分析与发展

本文阐述了设备的故障类型及其维修策略的构架。针对积累型故障将传统的故障后维修与定期维护进行对比,同时将国内外医疗维修领域的维修策略研究现状和取得的进展进行综述。最后,指出了现有预防性维修的制定缺乏对设备剩余使用寿命预报能力,基于此将阈值指标维修策略和劣化状态维修策略引入到医疗领域维修的应用中。

Maquet Servo-i呼吸机雾化器选择与相关故障分析二例

呼吸机是一种为帮助患者自主通气而设计的装置,作用包括改善肺的气体交换、缓解呼吸窘迫、帮助肺和气道愈合等。Servo-i是Maquet生产的经典呼吸机机型,在国内各大医院应用广泛。然而,该型号呼吸机未配备雾化功能,对患者行机械通气雾化吸入治疗时,需要外接雾化器。雾化器包括喷射雾化器、振动筛孔雾化器、超声雾化器3类[1],现简要介绍雾化器的选择,并分析两例常见的因雾化导致的呼吸机故障,为Servo-i呼吸机的维护保养提供参考。